管理论文基于业务活动管理的适时商务智能框架研究.doc

基于业务活动管理的适时商务智能框架研究 基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。 摘要：随着商务智能技术的广泛应用，企业希望商务智能技术能够深入到日常业务活动中，对企业的日常决策提供帮助。为弥补商务智能技术这方面的不足，文章提出适时商务智能的概念，并结合业务活动管理的理论，提出基于业务活动管理的适时商务智能框架。关键词：业务活动管理；适时商务智能；智能框架中图分类号：F270.7文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)06-0130-04Abstract: With the popularity of business intelligence, the BI is hoped to useful in the daily business activities. In order to overcome this shortcoming of BI, this paper provides the theory of right-time BI. By presenting the theory of business activity management, the paper outlines the framework of right-time BI based on the business activity management.Key words: business activity management（BAM）; right-time business intelligence; intelligence framework0引言企业利用商务智能技术（Business Intelligence, BI）帮助决策者做出正确的决策。然而，随着市场环境竞争日趋激烈，客户的个性化需求日益增多，企业的决策不仅需要正确地、还需及时地适应市场变化，满足客户需求。适时商务智能技术（right-time BI）的提出能够帮助企业实现这一目标。适时商业智能技术是从企业的业务活动中提取信息，在最优的时间限定内（可以是实时，也可以是几分钟，或是几小时），帮助决策者及时地发现业务活动中存在的问题，并进行相应的决策，自动地调整企业业务流程。如何将商务智能技术与企业的业务流程联结起来，并且能够有效地进行交互是适时商务智能所面临的核心问题。将业务活动管理的相关理论运用到适时商务智能中，能够实现商务智能与业务活动有效交互。业务活动管理（BAM）以企业的业务活动为研究对象，从中获取业务活动状态变化的信息，根据规则分析信息，以达到对业务活动实时的监控。1适时商业智能的提出1.1商务智能的基本概念商务智能的出现经历了一个渐进的、复杂的演进过程，而且仍处于发展之中。1989年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出商务智能。1990年至1995年，对于商务智能的研究集中在数据库与数据建模；1996年至1997年，集中于数据仓库和数据挖掘的研究；1998年至2000年，对商务智能的研究呈现多样化，学者对竞争智能、数据仓库和数据挖掘技术，数据质量、机器学习等不同方向进行研究，同时诸多IT厂商开发出了不同的实现商务智能的产品。2000年以后，BI研究的主题从技术层面上升到了企业的战略层面，平衡计分卡、战略竞争分析等，对于BI的研究覆盖了企业的各个层面1。商务智能的传统定义是指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术2。由于商务智能的研究往往出现技术比理论先行的特点，因此学术界和企业界对其定义有不同的理解。IBM（企业界）认为BI是一种能力：通过使用企业的数据资产来制订更好的商务决策。企业的决策人员以数据仓库为基础，经过各种查询分析工具、联机分析处理或者是数据挖掘加上决策人员的行业知识，从数据仓库中获得有利的信息，进而帮助企业提高利润，增加生产力和竞争力1。Kamel, Rouibah, Samia Ould-ali等学者（2002）认为，BI是一种系统地依据战略决策，瞄准、跟踪、传达、转换企业的弱信号，成为可行信息的一种战略方法1。商务智能系统架构通常由数据源层、数据获取层、数据存储层、数据分析层和数据展示层组成4。数据源层，也可称作操作型数据层，是整个数据仓库的基础，也是商业智能的基础。ERP，SCM，CRM，以及文件管理等其他系统存储着最基础、最原始的数据。数据获取层，是通过ETL技术将数据转换到数据仓库中。ETL技术包括抽取（Extract）、转换（transform）、加载（load），它决定了存储在数据仓库中的数据的质量。数据存储层，是按主题分析和对相关数据进行挖掘的数据源。元数据库存储描述关于数据仓库中数据的信息，便于对数据发现、识别和组织。数据分析层，该层是根据用户的目的与需求从数据仓库中获取相关的数据，利用相关的规则和知识，对数据进行分析和处理，并将结果传递给用户。主要的技术包括数据挖掘和OLAP分析。数据展示层，是将商业智能提供的信息方便、快捷、合理的展示给用户。门户网站将企业的功能集成在一起，为用户提供整合服务。商业智能产生的信息是通过商业智能显示板发送到业务使用者空间的。BI显示板提供了获得底层商业智能工具和应用的接口。它的目的就是对外掩盖了商业智能环境的复杂性。从商务智能的逻辑架构和实际的商务智能系统中，可以发现目前商务智能有以下两方面不足：（1）由于存储在数据仓库中的数据需要经过ETL等复杂技术处理，因此数据仓库中的数据是历史数据，具有延迟性，不能反映目前企业的经营活动情况。（2）商务智能所提供的业务信息不能用来作出即时的决策。BI系统将交易数据集成到数据仓库中，这些数据往往应用于策略层和战略层的分析，以及对未来趋势的预测，大多用于制定中期和长期的决策，很少用来管理和优化每日的业务活动。从一个问题发生到使用者采取相关的措施之间的行动时间不仅包括分析信息，向使用者发送警告和使用者采取行动，还要包括信息分析等延迟5，如图1所示。1.2适时商务智能的基本理论适时商业智能的提出能够解决商业智能所面临的以上两方面问题。适时商务智能是指根据业务的具体需要以最合适的时间频率来运用商务智能技术解决问题。合适的时间频率可以是实时的，或者间隔几分钟，甚至几个小时。这样一方面可以使商务智能技术运用到每天的业务操作当中；另一方面，可以将不同层次的数据分类处理、分析，提高商务智能技术的效用和效率。适时商业智能包括适时数据集成（Right-Time Data Integration），适时报告（Right-Time Data Reporting）、绩效管理和适时决策与执行（Right-Time Performance Management）四方面内容6。适时数据集成是利用数据处理与分析的技术，创造一个连续的、集成的存储实时交易数据和主数据的数据库。集成的数据库可以与分布在不同系统上的源数据保持同步和异步。同步数据库存储实时发生的数据，如实时数据库（operational data store）；异步数据库存储存在延迟的数据，如主数据库、数据仓库。 适时数据集成主要有两种方式：数据结合（data consolidation）和数据连接（data federation）。二者的区别在于：数据结合技术是将来自于不同数据库的数据实际地集成到一个新的数据库中，然后进行相关的操作；而数据连接技术根据需要为用户提供一个逻辑上集成的视图，并没有对实际存放的数据进行物理上的改变。数据结合包括数据复制、企业内容管理（ECM）和ETL，其中ECM是将非结构化和半结构化（文档，网络数据）的数据内容集成到内容存储器中。数据结合的主要目的是为用户使用者提供一个共享的、连续的、集成的并能够进行有效管理的查看数据的方法。数据结合通常在以下情况使用：（1）用户需要历史的或趋势性的数据。这两种数据在操作层数据源中是不能获得的，并且通过数据结合流程建立这两种数据是要花费一定的时间。（2）用户的需求是重复性的或可以预测的。往往用户访问的是数据库中一个固定的子集，这就可以为数据库中的相关数据建立一个副本，方便使用者的查询和使用。（3）数据的转换和过滤工 基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。作非常复杂。数据连接为分布在不同数据库或系统中的数据提供单一的逻辑视图，不需要实际地将数据复制或移动到同一个数据库中。在获取所需数据的过程中，首先要将查询语句划分为几个子查询，然后根据子查询来获取相应的数据，进行整合，然后发送给输入查询的应用模块或使用者。数据连接的主要技术是企业信息集成（EII Enterprise Information Integration）。企业信息集成是一种能够在多个性质不同的数据库中实现联合查询的技术。EII的作用是：将分布在不同数据库中的，以不同形式存储的数据整合为统一、正确的形式存储在数据仓库中；并且可以根据客户的查询需求，将从不同数据库中获得的结果以统一的逻辑视图的方式提交给客户。EII为使用者和应用模块屏蔽了从不同数据库中获取不同格式的数据的复杂性。然而数据连接并不能完全取代传统的数据结合方式，它在满足特定业务需求方面发挥着重大的作用。数据连接方式通常在以下情况使用：（1）适时地获取变化迅速的数据。如果要为变化迅速的数据建立一个复本，成本是相当大的，而且对数据的处理过程，必然会导致延迟。数据连接方式可以直接进入操作层源数据，而且没有对这些数据进行实际操作，保证了适时性，但是获取数据的安全性值得进一步的考虑。（2）对原始数据的复制很困难。将结构化的和非结构化的数据结合在一起往往是很困难的事情，这就影响了数据复制的过程。同时有些原始数据是在被其他的组织控制，基于安全性、隐私和注册等原因，数据的复制也是被禁止的。适时数据报告基于使用者的需要为其提供业务交易数据和相关的主数据。需要的数据来源可以是业务交易文件，数据库或实时数据库。适时绩效管理使业务使用者能够管理和优化一天之内的业务操作。它是适时商务智功能的核心。它的一个主要的特点为它是以事件驱动的。在业务交易系统中发生的事件被传送到业务绩效管理应用模块中。应用模块对事件进行分析后，产生实时测量绩效的规则。适时决策和执行需要根据在系统中定义好的若干商业规则，对业务数据进行分析，然后帮助决策者作出决策，并自动完成相关操作。商业规则通常包括：分析规则、环境规则、预期规则和行动规则。通过适时绩效管理模块建立的测量绩效是这些规则中的最主要的部分。他们的关系如图2所示。分析规则结合企业日常的详细业务交易数据来制定绩效准则；环境规则是绩效准则与企业的目标和预期联系及实际情况联系起来，形成对于企业切实可行的行动准则；当目前的业务活动与行动准则不符，并且超过预先定义好的例外规则时，系统就会向业务使用者发出警报；行动规则可以帮助进一步分析产生警报的原因，并且在一定情况下可以根据行动规则自动化地采取措施来解决交易流程中出现的问题。2业务活动管理（Business Activity Management，BAM）业务活动管理（BAM）集成了商业智能和业务交易流程，使组织能够通过业务分析对日常的业务操作获得实时的监控。BAM延伸了BI系统的功能，在策略层和战略层的决策制定之外，还能够管理日常业务。Gartner group预测，在企业中快速反应将成为衡量企业操作效率的关键，BAM正好满足这一点。BAM最显著的特点是对业务活动的监控和调整接近于实时，这一点正为将商务智能技术扩展到具体的业务流程中提供了可能。目前对BAM的理解和认识存在很多分歧。首先，BAM不仅仅是一项技术，为了成功的应用BAM，企业往往需要修改他的业务实践，培训他的业务使用者。这样才能发挥BAM的最大效用，增加企业的收益。其次，BAM必须集成现有的BI和企业集成方案，没有这样的集成，企业就会出现信息孤岛，BAM就不能发挥它的全部作用。业务活动管理（BAM）的架构如图3所示7。BAM服务器跟踪业务流程，提取能够反映业务流程的相关数据，并将其保存在实时数据库中，同时以缓冲存储的形式供分析引擎（包括报告和分析工具）使用。分析引擎一方面获得来自于商业智能和数据仓库的信息，另一方面则将反映操作层流程的数据放入具体的企业环境中，并产生关于操作层绩效的评分板（scorecard）。关于当前操作层流程的绩效报告和评分展示到显示板或是企业门户上。分析结果还可以被传输到相关规则引擎处理，向业务使用者发出警报，或是直接向操作层系统发出活动信息。BAM的流程和分析都是在一个集成的环境下进行的，从而保证分析结果的可测性和可靠性。通过将商务智能的架构与BAM的进行比较。我们可以得出二者的不同之处：（1）BAM服务器除了能获取和ETL服务器相同的事件或信息之外，它还能获取在发生在硬件设备上，譬如ATM，POS的事件。BAM服务器管理和获取导致操作层流程状态改变的事件，并将这些事件存储在实时数据库中，这些事件同样可以作为建立数据仓库的数据源。（2）BAM管理的是每天的业务流程，它是典型的以流程为驱动；而商务智能是以数据为驱动，很少关注业务流程。3基于业务活动管理的适时商务智能从以上分析我们可知，运用业务活动管理的理论模型能够有效地从业务活动中获取相关数据信息，用以实现适时商务智能的数据集成，适时报告、绩效管理和适时决策与执行四方面功能，可以说业务管理活动在企业业务流程与商务智能之间架起一座桥梁，使商务智能技术能够应用到企业日常的业务流程中。但是BAM是以流程为驱动，而商务智能是以数据为驱动，如何能够将二者有效地结合起来，是利用业务活动管理理论实现适时商务智能的核心问题。图4提供了二者结合的框架图8。从图4可知，每一个业务交易活动对应一个管理活动模块，它是业务流程与数据库、数据仓库之间的一个接口。管理活动模块的作用主要有：能够及时地从业务流程中提取相关数据；与数据库交互进行在线分析，将反映业务流程的数据信息存储在缓存数据库或是操作层数据库中。商务智能系统根据商业规则对反映即时业务流程的数据进行分析，进行绩效评价，并向业务人员发出警告，自动做出决策，对当前业务流程进行调整；同时还可以进行离线分析。进行在线分析，还是离线分析取决于时间的限制。同时，在操作层数据库中的数据同样也可以经过加工，存储到数据仓库中。流程驱动的BAM与商务智能结合的最大优势就是BAM将反映业务流程状态和变化过程的信息提取出来，存储在数据库中，商务智能利用分析技术和绩效管理准则对该信息分析，从而准确及时地判别当前业务活动是否与企业的业务目标相一致，并自动地作出决策，调整业务活动。 利用业务管理活动理论，在有效地建立起业务流程和商务智能之间的对应关系后，商务智能实现了适时管理与决策的功能。基于的适时商务智能的框架如图5所示。该框架具体的流程为：BAM服务器从业务流程中提取相关数据，并根据需要将数据存储在数据仓库和操作层数据库中。操作层数据库中的数据也可以经过处理存储到数据仓库。数据仓库中的数据经过数据挖掘，OLAP分析等得出相关的信息，有助于战略层和策略层决策的制定，并将结果传递到计划展示板。另外，操作层数据库中的数据通过BAM报告和分析工具得到操作层的业务绩效。操作层的业务绩效一方面传递到操作显示板中，计划显示板和操作显示板都集成在企业门户中。另一方面根据得出的绩效水平，通过BAM服务器，对业务流程进行调整，达到实时管理企业业务活动的目的。该框架从企业业务流程中提取出日常的业务数据，进行有效地集成，存储到操作层数据库中，利用业务活动管理的绩效准则以及商务智能中的分析技术进行实时的监控与操作，甚至部分操作可以根据制定好的行 基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于业务活动管理的适时商务智能框架研究的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。动规则通过系统自动执行，在第一时间发现并解决问题；同时还兼顾传统的商务智能的技术，使商务智能贯穿于企业决策的各个层次。4结束语企业通过适时商务智能，不仅能够帮助企业制定战略层的决策，而且能够为企业制定操作层的决策，从而使企业能够及时地监控业务流程，检查其是否与企业的决策目标相一致，并做出相应的调整。在目前的研究中，仍然存在着若干的问题：操作层数据库与数据仓库之间数据传输和转换的问题；根据业务管理活动分析模块做出的更改行动决策，如何切实地在业务流程中执行等。参考文献：1 朱晓武. 商务智能的理论和应用研究综述J. 计算机系统应用，2007(1):114-117.2 姚卫新，黄丽华. 事件驱动式商务智能商业竞争的新利器J. 科技导报，2004(2):59-61.3 孙海侠. 商务智能系统的构架及技术支持J. 情报杂志，2005(2):41-42.4 焦惠敏，汪林林. 商务智能在现代企业中的应用与研究J. 计算机工程与设计，2006,27(13):2503-2506.5Colin White. Building the Smart Business: Connecting People, Processes, and InformationEB/OL. (2005-04-29)2008-03-28. 6Colin White. Now is the Right Time for Real-Time BIJ. DM Review, 2004(9):48-52.7Colin White. BAM and Business IntelligenceJ. DM Review, 2003(7):47.8Colin White. Is BAM Alive and Well?J. DM Review, 2005(9):24-26.9Colin White. The Next Generation of Business Intelligence: Operational BIJ. DM Review, 2005(5):34-36.10 李萍，张道宏. 论商务智能的应用与架构J. 西安邮电学院学报，2005,10(2):8-11.11Colin White. Business Integration: Enterprise Portal EvolutionEB/OL. (2005-10-17)2008-03-28. http:/www.b-eye-12Colin White. Improving Business Intelligence UsabilityEB/OL. (2005-09-19)2008-03-28. http:/www.b-eye-13 利奥托德，哈蒙德. 超商务智能；信息知识利润M. 郑晓舟，胡睿，胡云,译. 北京：电子工业出版社，2002.其他参考文献Baker, Sheridan. The Practical Stylist. 6th ed. New York: Harper & Row, 1985.Flesch, Rudolf. The Art of Plain Talk. New York: Harper & Brothers, 1946.Gowers, Ernest. The Complete Plain Words. London: Penguin Books, 1987.Snell-Hornby, Mary. Translation Studies: An Integrated Approach. Amsterdam: John Benjamins, 1987.Hu, Zhuanglin. 胡壮麟, 语言学教程 M. 北京: 北京大学出版社, 2006.Jespersen, Otto. The Philosophy of Grammar. London: Routledge, 1951.Leech, Geoffrey, and Jan Svartvik. A Communicative Grammar of English. London: Longman, 1974.Li, Qingxue, and Peng Jianwu. 李庆学、彭建武, 英汉翻译理论与技巧 M. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2009.Lian, Shuneng. 连淑能, 英汉对比研究 M. 北京: 高等教育出版社, 1993.Ma, Huijuan, and Miao Ju. 马会娟、苗菊, 当代西方翻译理论选读 M. 北京: 外语教学与研究出版社, 2009.Newmark, Peter. Approaches to Translation. London: Pergmon P, 1981.Quirk, Randolph, et al. A Grammar of Contemporary English. London: Longman, 1973.Wang, Li. 王力, 中国语法理论 M. 济南: 山东教育出版社, 1984.Xu, Jianping. 许建平, 英汉互译实践与技巧 M. 北京: 清华大学出版社, 2003.Yan, Qigang. 严启刚, 英语翻译教程 M. 天津: 南开大学出版社, 2001.Zandvoort, R. W. A Handbook of English Grammar. London: Longmans, 1957.Zhong, Shukong. 钟述孔, 英汉翻译手册 M. 北京: 商务印书馆, 1983.Zhou, Zhipei. 周志培, 汉英对比与翻译中的转换 M. 上海: 华东理工大学出版社, 2003.